Google เขาแจก White paper คู่มือสำหรับ ชาว AI Prompt Engineering.

Google เขาแจก White paper คู่มือสำหรับ ชาว AI Prompt Engineering
จัดเต็ม 69 หน้า” พึ่งเปิดไปเจอตอนบ่าย ของดี ทำไมพึ่งเคยเห็น5555 ไปอยู่ไหนมา (ลิ้งดาวโหลดไฟล์อยู่ใต้ภาพ)
.

 สารตั้งต้นจาก Whitepaper
LLM = เครื่องทำนายคำถัดไป ไม่ใช่กล่องคำตอบอัตโนมัติ
Prompt = คือศิลปะในการ ทำให้ AI “คิดเหมือนเรา” ได้

AI ไม่รู้ว่าเราคิดอะไรอยู่
มันแค่ “เดา” ว่าคำต่อไปควรเป็นอะไร
ถ้าเราอยากให้มันช่วยงานได้จริง เราต้อง “สื่อสารแบบวิศวกร”

และนั่นแหละที่เรียกว่า Prompt Engineering

และนี้คือ 5 บทเรียน ฉบับอ่านจบมาแชร์เลย 55555
(ใครยังพิมพ์ว่า “ช่วยเขียนหน่อย” แล้วบ่นว่าได้คำตอบมั่ว… มาทางนี้เลยครับ)

1. LLM ไม่ได้ “ฉลาด” มันแค่ “เดาเก่ง”
LLM = เครื่องทำนายคำถัดไป (Next Token Predictor)
มันไม่ได้ “เข้าใจโลก” แบบที่เราคิด
มันแค่เก่งในการ “เดา” ว่า…ถ้าพิมพ์ว่า A แล้ว ต่อไปควรเป็น B ไหม?

เพราะฉะนั้น…
Prompt ที่ดี = การวางทางให้มันเดาได้แม่นที่สุด

2. Prompt ไม่ใช่แค่ “พิมพ์แล้วรอคำตอบ” แต่คือ “ออกแบบโจทย์ให้ฉลาด”
ลองใช้สูตรนี้ก่อน:
“คุณคือ [Role] / โจทย์คือ [Task] / ใช้โทน [Tone] / กลุ่มเป้าหมายคือ [Audience] / รูปแบบที่อยากได้คือ [Format]”

ตัวอย่าง
“คุณคือ UX Designer ช่วย redesign flow onboarding ให้ใช้งานง่าย
สำหรับ user อายุ 45+ ใช้ tone เป็นกันเอง และสรุปในรูปแบบ bullet”

3. เทคนิค Prompt ที่ AI นักคิดเขาใช้กัน (ไม่ใช่ Zero-shot เฉยๆ)

 Chain of Thought (CoT) ให้ AI คิดเป็นขั้นตอน

 Tree of Thought (

) แตกไอเดียหลายทาง แล้วเลือกอันที่ดีที่สุด

 Few-shot Prompting ส่งตัวอย่างไปให้ก่อน เพื่อให้เลียนแบบสไตล์

 APE ให้ AI ช่วยคิด prompt ให้เราอีกที

 ReAct ผสมการ “คิด” และ “ลงมือทำ” ทีละขั้น

ถ้าคุณยังพิมพ์สั้นๆ แล้วหวังให้มันเดาใจเราได้… ลองอัปเกรดเป็นคนออกแบบ “ระบบความคิด” ให้ AI คิดตามเราดูครับ (AI ม่ายช่ายหมอดูนะ)

4. ปุ่มลับหลังบ้าน: Temp / Top-K / Max Token

a) Temperature = ความครีเอทีฟ
0.0 = เป๊ะ ตรงทุกคำ เหมือนหุ่นยนต์
1.0 = คิดพลิกแพลง ใส่อารมณ์ เหมือนนักแต่งกลอน
งานวิเคราะห์/ข้อมูลจริง = Temp 0
งานเขียน/คอนเทนต์/ไอเดีย = Temp 0.7–1.0

b) Top-K / Top-P = คุมความ “มั่ว” หรือ “หลากหลาย”
Top-K = เลือกจาก K คำที่น่าจะใช่ที่สุด
Top-P = เลือกจากกลุ่มคำที่รวมกันน่าจะใช่ 90–95%
ปรับตอนอยากให้ตอบไม่ซ้ำ หรือคิดลึกขึ้น

c) Max Token = จำกัดความยาว
อยากได้สรุปสั้น → กำหนด token ไปเลย
ป้องกัน AI เขียนไม่หยุด!

-ข้อนี้อธิบายยากนิดนึง แนะนำว่าให้ไปลองเล่นดูเองจาเห็นภาพมากขึ้น

5. Prompt ที่ดีคือ “ทรัพย์สินของทีม”
ไม่ใช่แค่พิมพ์จบแล้วทิ้ง
แต่ต้องเก็บเป็น Template, ทดลองหลายเวอร์ชัน แล้ว refine ให้แม่นขึ้นเรื่อยๆ

ใส่ตัวอย่างให้ดู (few-shot)
ใช้ verb ชัดเจน (Summarize / Design / Compare)
กำหนดรูปแบบตอบกลับ (JSON, Bullet, Table)
และบันทึกว่า prompt ไหนใช้แล้วเวิร์กที่สุด
—————————————————

ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ แล้วไม่อยากพลาด สามารถใส่ Email ของคุณได้ที่ Link นี้เลย (ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย)

 อ่านโพสต์นี้จบลอง Prompt นี้ดูว:

“ช่วยคิด Prompt ที่เหมาะกับอาชีพของฉัน พร้อมตัวอย่างการเขียน และแนะนำการปรับแต่งรอบต่อไปให้แม่นขึ้น”

ลุยกันค้าบ เอาหน่อยๆ
ส่วนใครอยากดาวโหลดไปอ่านเอง ลิ้งโหลดอยู่ใต้ภาพครับ

ขอบคุณ Google ที่ปล่อย whitepaper นี้มาครับ 

https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

ลิ้งอยู่นี่คร้าบ